分表是一种数据库分割技术，用于将大表拆分成多个小表，以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中，可以使用多种方法进行分表，例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。 基于哈希的分表 基于哈希的分表是一种将数据分散到多个子表中的数据库分表策略。这种方法通
当使用了多个数据库来提供服务时，最为关键的点是如何让每一个数据库比较均匀的承担压力，而不至于其中的某些数据库压力过大，某些数据库没什么压力。这其中的关键点之一就是拆分键的设计
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。
> 注意使用雪花ID的话，查询ID时候必须使用long类型的ID，不要使用MP自带的默认的Serializable类型。否则会提示分片主键id数据类型和分片算法不匹配Inline sharding algorithms expression `xxx` and sharding column `xx
日常开发中，实现数据库的分库分表，在经常使用工具方面，常用的有像 sharding-sphere、TDDL、Mycat等，然后，根据主键key做数据分布
今天想聊一下分库分表，因为对于快速增长的业务来说，这个是无法回避的一环。之前我在做商城相关的SAAS系统，商品池是一个存储瓶颈，商品池数量会基于租户增长和运营变得指数级增长，短短几个月就能涨到几千万的数据，而运营半年后就可能过亿。而对于订单这种数据，也会跟着业务的成长，也会变得愈发巨大。
本文介绍了分库分表的概念及优势,以及sharding-jdbc分库分表中间件,探究了sharding-jdbc的路由规则的执行流程
本文记录 Mysql 分库分表 和 Elasticsearch Join 查询的实现思路，了解分布式场景数据处理的设计方案。文章从常用的关系型数据库 MySQL 的分库分表Join 分析，再到非关系型 ElasticSearch 来分析 Join 实现策略。逐步深入Join 的实现机制。
MySQL存储过程、索引和分表是用于提高查询效率的三种不同方法，它们各自对查询效率有不同的影响和应用场景。以下是它们的对比： MySQL存储过程： 影响查询效率： 存储过程通常不直接影响查询效率，因为它们是用于封装查询逻辑和执行多个SQL语句的数据库对象。存储过程主要有助于减少网络通信的开销，特别是
10 几年前，互联网产业蓬勃发展，相比传统 IT 企业，互联网应用每天会产生海量的数据。 如何存储和分析这些数据成为了当时技术圈的痛点，彼时，分库分表解决方案应运而生。 当时最流行的 Java 技术论坛是 javaeye ，有位淘宝的技术人员分享了一篇分库分表的文章 ，这篇文章，我反复看了几十遍，想
这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大，且存在的数据倾斜问题，主要面向的场景是一对多数据倾斜问题
efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 介绍 本文ShardinfCore版本 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配 距离上次发文.net相关的已经有很久了,期间一直在从事java相关的
在这个燥热的夏天，又突然收到告警，分库分表的主键冲突了，这还能忍？不，坚决不能忍，必须解决掉！后面咱们慢慢道来是如何破局的，如何走了一条坎坷路……
前言 今天大姚给大家分享一款EF Core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，开源（Apache License）的EF Core拓展程序包：ShardingCore。 ShardingCore项目介绍 ShardingCore是一款开源、简单易用、高性能、普适性，针对EF Core生态
2021-02-03 分类：Java / spring 阅读(2930) 评论(2) GitHub 24k Star 的Java工程师成神之路，不来了解一下吗！ 先交代一下背景，在很久之前，我曾经封装过一个分库分表的扫表工具——Full Table Scanner，主要实现方式是通过使用TDDL H
1 互联网架构越来越复杂？ 为啥感觉互联网架构越来越复杂了，早期我们的系统，可能也就那么少部分人使用，大都是一些后台管理系统。 所以不用考虑很多东西，比如： 流量少，无需考虑并发问题 数据少，不用考虑什么索引优化、分库分表 访问不集中，不用考虑缓存、过载保护 如果数据不重要，不用考虑安全策略，甚至不
前情引子 in 会不会走索引？很多人肯定会回答、废话、如果命中了索引、那肯定会走。 其实我和大多数人一样、一开始也是这么想的、直至有一个血淋淋的案子让我有所改观、有所思考。 背景介绍 业务的工单表、我们分了64张、以userId作为分表键、业务实际场景中未使用到搜索引擎、主要是一些B端业务。 业务有
在一些中小型项目开发中，我们通常会使用自增 ID 来作为主键的生成策略，但随着时间的推移，数据库的信息也会越来越多，尤其是使用自增 ID 作为日志表的主键生成策略时，可能很快就会遇到 ID 被用完的情况，那么如果发生了这种情况，MySQL 又会怎样执行呢？ PS：当然，在分库分表的场景中，我们通常会
前言 伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。在 Mysql数据库要存储的量达到一个很高的地步的时候,我们会对数据库进行分库分表操作。OK，到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数
本次种子题目主要涵盖了MySQL的存储引擎和索引结构，如B+树索引和哈希索引，以及覆盖索引和回表的概念。此外，还包含了MySQL事务的ACID特性和隔离级别。另外，对MySQL主从集群中的binlog日志的执行顺序和作用进行了讨论。最后，还涉及了分库分表和读写分离的概念。这些内容涵盖了MySQL数据库的核心知识和重要技术，不仅在面试中起到关键作用还对于优化数据库性能和应用开发都具有重要意义。
